Le famiglie straniere: analisi dei dati dell’indagine sugli aspetti della vita quotidiana
Camilla Filonzi- Tommaso Paoletti - Nicola Maria D’angelo - Andrea Serrano
9/15/2021
Cleaning del dataset ( Andrea serrano)
Creazione subset
socio= data[c(1:21, 23:24)]
sodd=data[c(375:379, 520:521)]
eco=data[(753:754)]
personal=data[(116:119)]
#creazione dataframe
df = as.data.frame(c(socio, sodd, eco, personal))
head(df)## PROFAM PROIND NCOMP ANNO RELPAR ETAMi SESSO STCIVMi STCPM AMATR ISTRMi CONDMi
## 1 1 1 1 2019 1 11 2 3 NA NA 9 1
## 2 2 1 3 2019 1 14 2 2 1 1975 7 1
## 3 2 2 3 2019 2 14 1 2 1 1975 7 1
## 4 2 3 3 2019 6 9 1 1 NA NA 7 2
## 5 3 1 2 2019 1 9 1 1 NA NA 7 1
## 6 3 2 2 2019 3 9 2 1 NA NA 7 1
## LAVPAS POSIZMi ATECOMi TIPNU2 NUMNU2 RPNUC2 TIPFA2Mi REGMf RIPMf REDPRMi
## 1 NA 3 4 0 0 0 1 70 1 1
## 2 NA 4 4 1 1 1 2 70 1 2
## 3 NA 4 4 1 1 2 2 70 1 2
## 4 2 3 4 1 1 3 2 70 1 6
## 5 NA 3 4 2 1 2 2 70 1 1
## 6 NA 2 4 2 1 1 2 70 1 1
## CITTMi SITEC SALUT RELFAM RELAM TEMLIB VOTOVI FUTUASP SITE RISEC AMICI PARENT
## 1 3 NA NA NA NA NA 8 4 3 2 3 1
## 2 1 3 2 1 2 2 7 4 3 2 5 1
## 3 1 4 3 3 4 4 2 3 3 2 5 1
## 4 1 4 2 2 2 4 4 1 3 2 3 1
## 5 1 3 1 2 2 3 8 1 3 2 3 2
## 6 1 3 2 1 2 2 8 1 3 2 2 2
## AMICI2 VICINI
## 1 2 3
## 2 2 3
## 3 2 3
## 4 2 3
## 5 2 3
## 6 2 3Rimuoviamo la variabile anno, perchè inutile alla nostra analisi
1. Creazione di un filtro per includere nella variabile REGMf ( REGIONI ) solo le 20 Regioni Italiane ed escludere le macroaere già contenute nella variabile originale
df <- df[df$REGMf < 444,] #df con regioni giuste#Creiamo un Dataset denominato Stranieri,cosi da includere solo le famiglie che hanno al loro interno almeno un individuo con cittadinanza ( CITTMi ) straniera.
Stranieri = df[df$CITTMi == 3,]Contiamo quante differenti famiglie esistono nel dataset attraverso la variabile PROFAM.
library(dplyr)
n_distinct(Stranieri$PROFAM) #901 codici famiglia identificativi diversi ## [1] 901Verifichiamo la struttura del dataset ottenuto :
str(Stranieri) ## 'data.frame': 1633 obs. of 36 variables:
## $ PROFAM : int 1 43 43 43 116 127 127 127 138 213 ...
## $ PROIND : int 1 1 2 3 4 1 2 3 2 2 ...
## $ NCOMP : int 1 3 3 3 4 3 3 3 2 2 ...
## $ ANNO : int 2019 2019 2019 2019 2019 2019 2019 2019 2019 2019 ...
## $ RELPAR : int 1 1 2 6 2 1 2 6 3 6 ...
## $ ETAMi : int 11 10 9 3 10 10 9 3 9 4 ...
## $ SESSO : int 2 1 2 1 2 1 2 2 2 2 ...
## $ STCIVMi : int 3 2 2 1 2 2 2 1 1 1 ...
## $ STCPM : int NA 1 1 NA 5 1 1 NA NA NA ...
## $ AMATR : int NA 2006 2006 NA 2007 2009 2009 NA NA NA ...
## $ ISTRMi : int 9 10 10 10 1 9 9 10 1 99 ...
## $ CONDMi : int 1 1 3 NA 1 1 3 NA 1 NA ...
## $ LAVPAS : int NA NA 1 NA NA NA 1 NA NA NA ...
## $ POSIZMi : int 3 1 NA NA 2 3 NA NA 2 NA ...
## $ ATECOMi : int 4 99 99 99 4 4 NA NA 4 NA ...
## $ TIPNU2 : int 0 1 1 1 1 1 1 1 2 4 ...
## $ NUMNU2 : int 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ RPNUC2 : int 0 2 1 3 1 2 1 3 1 3 ...
## $ TIPFA2Mi: int 1 2 2 2 2 2 2 2 2 3 ...
## $ REGMf : int 70 40 40 40 60 90 90 90 90 50 ...
## $ RIPMf : int 1 2 2 2 2 3 3 3 3 2 ...
## $ REDPRMi : int 1 1 6 NA 1 1 6 NA 1 NA ...
## $ CITTMi : int 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
## $ SITEC : int NA 3 2 NA 2 2 2 NA 3 NA ...
## $ SALUT : int NA 2 2 NA 1 2 2 NA 1 NA ...
## $ RELFAM : int NA 1 1 NA 1 3 2 NA 1 NA ...
## $ RELAM : int NA 2 2 NA 1 2 2 NA 3 NA ...
## $ TEMLIB : int NA 2 2 NA 1 2 2 NA 2 NA ...
## $ VOTOVI : int 8 9 8 NA 10 8 NA NA 8 NA ...
## $ FUTUASP : int 4 2 1 NA 1 3 3 NA 1 NA ...
## $ SITE : int 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 ...
## $ RISEC : int 2 3 3 3 2 2 2 2 2 4 ...
## $ AMICI : int 3 2 2 1 2 1 5 2 4 2 ...
## $ PARENT : int 1 2 2 NA 2 2 2 NA 2 NA ...
## $ AMICI2 : int 2 2 2 NA 2 2 2 NA 2 NA ...
## $ VICINI : int 3 3 2 NA 2 1 1 NA 2 NA ...Una volta appurato che le variabili sono codificate come integer , provvediamo alla ricodifica delle stesse in fattori :
# Dataset attuale: gli NA compresi
Stranieri <- Stranieri %>% mutate_all(as.factor)
df <- df %>% mutate_all(as.factor)Ricodifica delle etichette dei livelli delle variabili categoriche:
# RELPAR
levels(df$RELPAR)[levels(df$RELPAR)== 01] <- "PR"
levels(df$RELPAR)[levels(df$RELPAR)== 02] <- "convivente di PR"
levels(df$RELPAR)[levels(df$RELPAR)== 03] <- "convivente di PR"
levels(df$RELPAR)[levels(df$RELPAR)== 04] <- "genitori PR e partner"
levels(df$RELPAR)[levels(df$RELPAR)== 05] <- "genitori PR e partner"
levels(df$RELPAR)[levels(df$RELPAR)== 06] <- "figlio di PR da ultimo matrimonio"
levels(df$RELPAR)[levels(df$RELPAR)== 07] <- "figlio di PR (o del partner) da precedente matrimonio"
levels(df$RELPAR)[levels(df$RELPAR)== 08] <- "convivente del figlio di PR o partner"
levels(df$RELPAR)[levels(df$RELPAR)== 09] <- "convivente del figlio di PR o partner"
levels(df$RELPAR)[levels(df$RELPAR)== 10] <- "nipote (di nonno) di PR (o del partner di PR)"
levels(df$RELPAR)[levels(df$RELPAR)== 11] <- "nipote (di zio) di PR (o del partner di PR)"
levels(df$RELPAR)[levels(df$RELPAR)== 12] <- "fratell* (e suo partner) di PR o partner"
levels(df$RELPAR)[levels(df$RELPAR)== 13] <- "fratell* (e suo partner) di PR o partner"
levels(df$RELPAR)[levels(df$RELPAR)== 14] <- "fratell* (e suo partner) di PR o partner"
levels(df$RELPAR)[levels(df$RELPAR)== 15] <- "fratell* (e suo partner) di PR o partner"
levels(df$RELPAR)[levels(df$RELPAR)== 16] <- "altro parente o amici di PR o partner"
levels(df$RELPAR)[levels(df$RELPAR)== 17] <- "altro parente o amici di PR o partner"
#levels(df$RELPAR)[levels(df$RELPAR) == 'altro'] <- "altro"
# ETAMi suddivisione in base alla scuola
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== 001] <- "0-18"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== 002] <- "0-18"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== 003] <- "0-18"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== 004] <- "0-18"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== 005] <- "0-18"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== 006] <- "0-18"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== 007] <- "0-18"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== 008] <- "18-24"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== 009] <- "25-34"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== 010] <- "35-44"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== 011] <- "45-54"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== 012] <- "55-64"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== 013] <- "55-64"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== 014] <- "65-74"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== 015] <- "75+"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== "0-18"] <- "minor"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== "18-24"] <- "giovani"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== "25-34"] <- "giovani"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== "35-44"] <- "pri_adulti"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== "45-54"] <- "pri_adulti"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== "55-64"] <- "sec_adulti"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== "55-64"] <- "sec_adulti"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== "65-74"] <-"terza età"
levels(df$ETAMi)[levels(df$ETAMi)== "75+"] <- "anziani"
# SESSO
levels(df$SESSO)[levels(df$SESSO)== 1] <- "Maschio"
levels(df$SESSO)[levels(df$SESSO)== 2] <- "Femmina"
#levels(df$SESSO)[levels(df$SESSO) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$SESSO)) #0
# STCIVM
levels(df$STCIVMi)[levels(df$STCIVMi)== 1] <- "single"
levels(df$STCIVMi)[levels(df$STCIVMi)== 2] <- "coniugat*"
levels(df$STCIVMi)[levels(df$STCIVMi)== 3] <- "separat*"
levels(df$STCIVMi)[levels(df$STCIVMi)== 6] <- "vedov*"
levels(df$STCIVMi)[levels(df$STCIVMi)== 9] <- "nd"
#levels(df$STCIVMi)[levels(df$STCIVMi) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$STCIVMi)) # 119 [bambini?]
#ISTRMi
levels(df$ISTRMi)[levels(df$ISTRMi)== 01] <- "laurea"
levels(df$ISTRMi)[levels(df$ISTRMi)== 07] <- "diploma"
levels(df$ISTRMi)[levels(df$ISTRMi)== 09] <- "scuola media"
levels(df$ISTRMi)[levels(df$ISTRMi)== 10] <- "no sc_obbligo"
levels(df$ISTRMi)[levels(df$ISTRMi)== 99] <- "nd"
#levels(df$ISTRMi)[levels(df$ISTRMi) == 'altro'] <- "altro"
# d <- df
# BarChart(ISTRMi)
#sum(is.na(df$ISTRMi)) # 115
# CONDMi
levels(df$CONDMi)[levels(df$CONDMi)== 1] <- "occupato"
levels(df$CONDMi)[levels(df$CONDMi)== 2] <- "in cerca"
levels(df$CONDMi)[levels(df$CONDMi)== 3] <- "inattivo"
levels(df$CONDMi)[levels(df$CONDMi)== 9] <- "non disponibile"
#levels(df$CONDMi)[levels(df$CONDMi) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$CONDMi)) # 254
#POSIZMi
levels(df$POSIZMi)[levels(df$POSIZMi)== 01] <- "imprenditore"
levels(df$POSIZMi)[levels(df$POSIZMi)== 02] <- "dir-qud-imp"
levels(df$POSIZMi)[levels(df$POSIZMi)== 03] <- "operaio"
levels(df$POSIZMi)[levels(df$POSIZMi)== 04] <- "precario"
levels(df$POSIZMi)[levels(df$POSIZMi)== 99] <- "non disponibile"
#levels(df$POSIZMi)[levels(df$POSIZMi) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$POSIZMi)) #510
#ATECOMi
levels(df$ATECOMi)[levels(df$ATECOMi)== 01] <- "primario"
levels(df$ATECOMi)[levels(df$ATECOMi)== 02] <- "secondario"
levels(df$ATECOMi)[levels(df$ATECOMi)== 03] <- "secondario"
levels(df$ATECOMi)[levels(df$ATECOMi)== 04] <- "terziario"
levels(df$ATECOMi)[levels(df$ATECOMi)== 99] <- "ndis"
#levels(df$ATECOMi)[levels(df$ATECOMi) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$ATECOMi)) #506
#TIPFA2Mi
levels(df$TIPFA2Mi)[levels(df$TIPFA2Mi)== 01] <- "no nuclei"
levels(df$TIPFA2Mi)[levels(df$TIPFA2Mi)== 02] <- "coppie"
levels(df$TIPFA2Mi)[levels(df$TIPFA2Mi)== 03] <- "monogenitore"
levels(df$TIPFA2Mi)[levels(df$TIPFA2Mi)== 04] <- "coppie + isolati"
levels(df$TIPFA2Mi)[levels(df$TIPFA2Mi)== 05] <- "monogenitore + isolati"
levels(df$TIPFA2Mi)[levels(df$TIPFA2Mi)== 06] <- "due nuclei senza isolati"
levels(df$TIPFA2Mi)[levels(df$TIPFA2Mi)== 07] <- "due nuclei con isolati"
levels(df$TIPFA2Mi)[levels(df$TIPFA2Mi)== 08] <- "tre o+ nuclei"
#levels(df$TIPFA2Mi)[levels(df$TIPFA2Mi) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$TIPFA2Mi)) #0
#REGMf
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 010] <- "Pie"
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 020] <- "Vda"
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 030] <- "Lom"
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 040] <- "Tre"
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 050] <- "Ven"
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 060] <- "Fri"
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 070] <- "Lig"
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 080] <- "Emi"
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 090] <- "Tos"
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 100] <- "Umb"
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 110] <- "Mar"
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 120] <- "Laz"
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 130] <- "Abr"
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 140] <- "Mol"
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 150] <- "Cam"
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 160] <- "Pug"
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 170] <- "Bas"
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 180] <- "Cal"
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 190] <- "Sic"
levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf)== 200] <- "Sar"
#levels(df$REGMf)[levels(df$REGMf) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$REGMf)) #0
levels(df$REGMf)## [1] "Pie" "Vda" "Lom" "Tre" "Ven" "Fri" "Lig" "Emi" "Tos" "Umb" "Mar" "Laz"
## [13] "Abr" "Mol" "Cam" "Pug" "Bas" "Cal" "Sic" "Sar"# RIPMf
levels(df$RIPMf)[levels(df$RIPMf)== 1] <- "NO"
levels(df$RIPMf)[levels(df$RIPMf)==2] <- "NE"
levels(df$RIPMf)[levels(df$RIPMf)==3] <- "C"
levels(df$RIPMf)[levels(df$RIPMf)==4] <- "S"
levels(df$RIPMf)[levels(df$RIPMf)==5] <- "I"
levels(df$RIPMf)[levels(df$RIPMf)==9] <- "NDISP"
#levels(df$RIPMf)[levels(df$RIPMf) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$RIPMf)) #0
# REDPRMi
levels(df$REDPRMi)[levels(df$REDPRMi)== 1] <- "lavoro dipendente"
levels(df$REDPRMi)[levels(df$REDPRMi)==2] <- "lavoro autonomo"
levels(df$REDPRMi)[levels(df$REDPRMi)==3] <- "pensione"
levels(df$REDPRMi)[levels(df$REDPRMi)==4] <- "indennità e provvidenze"
levels(df$REDPRMi)[levels(df$REDPRMi)==5] <- "redditi patrimoniali"
levels(df$REDPRMi)[levels(df$REDPRMi)== 6] <- "mant da famiglia"
levels(df$REDPRMi)[levels(df$REDPRMi) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$REDPRMi)) #261
#CITTMi
levels(df$CITTMi)[levels(df$CITTMi)== 1] <- "italiana"
levels(df$CITTMi)[levels(df$CITTMi)== 3] <- "straniera"
levels(df$CITTMi)[levels(df$CITTMi)== 9] <- "non disponibile"
#levels(df$CITTMi)[levels(df$CITTMi) == 'altro'] <- "altro"
##sum(is.na(df$CITTMi)) #0
#SITEC
levels(df$SITEC)[levels(df$SITEC)== 1] <- "molto"
levels(df$SITEC)[levels(df$SITEC)== 2] <- "abbastanza"
levels(df$SITEC)[levels(df$SITEC)== 3] <- "poco"
levels(df$SITEC)[levels(df$SITEC)== 4] <- "per niente"
#levels(df$SITEC)[levels(df$SITEC) == 'altro'] <- "altro"
##sum(is.na(df$SITEC)) #305
# SALUT
levels(df$SALUT)[levels(df$SALUT)== 1] <- "molto"
levels(df$SALUT)[levels(df$SALUT)== 2] <- "abbastanza"
levels(df$SALUT)[levels(df$SALUT)== 3] <- "poco"
levels(df$SALUT)[levels(df$SALUT)== 4] <- "per niente"
#levels(df$SALUT)[levels(df$SALUT) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$SALUT)) #307
# RELFAM
levels(df$RELFAM)[levels(df$RELFAM)== 1] <- "molto"
levels(df$RELFAM)[levels(df$RELFAM)== 2] <- "abbastanza"
levels(df$RELFAM)[levels(df$RELFAM)== 3] <- "poco"
levels(df$RELFAM)[levels(df$RELFAM)== 4] <- "per niente"
#levels(df$RELFAM)[levels(df$RELFAM) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$RELFAM)) #305
# RELAM
levels(df$RELAM)[levels(df$RELAM)== 1] <- "molto"
levels(df$RELAM)[levels(df$RELAM)== 2] <- "abbastanza"
levels(df$RELAM)[levels(df$RELAM)== 3] <- "poco"
levels(df$RELAM)[levels(df$RELAM)== 4] <- "per niente"
#levels(df$RELAM)[levels(df$RELAM) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$RELAM)) #306
#TEMPLIB
levels(df$TEMLIB)[levels(df$TEMLIB)== 1] <- "molto"
levels(df$TEMLIB)[levels(df$TEMLIB)== 2] <- "abbastanza"
levels(df$TEMLIB)[levels(df$TEMLIB)== 3] <- "poco"
levels(df$TEMLIB)[levels(df$TEMLIB)== 4] <- "per niente"
#levels(df$TEMLIB)[levels(df$TEMLIB) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$TEMLIB)) #305
#VOTOVI
levels(df$VOTOVI)[levels(df$VOTOVI)== 0] <- 'molto insoddisfatto'
levels(df$VOTOVI)[levels(df$VOTOVI)== 1] <- 'molto insoddisfatto'
levels(df$VOTOVI)[levels(df$VOTOVI)== 2] <- 'insoddisfatto'
levels(df$VOTOVI)[levels(df$VOTOVI)== 3] <- 'insoddisfatto'
levels(df$VOTOVI)[levels(df$VOTOVI)== 4] <- 'nè soddisfatto nè insoddisfatto'
levels(df$VOTOVI)[levels(df$VOTOVI)== 5] <- 'nè soddisfatto nè insoddisfatto'
levels(df$VOTOVI)[levels(df$VOTOVI)== 6] <- 'nè soddisfatto nè insoddisfatto'
levels(df$VOTOVI)[levels(df$VOTOVI)== 7] <- 'soddisfatto'
levels(df$VOTOVI)[levels(df$VOTOVI)== 8] <- 'soddisfatto'
levels(df$VOTOVI)[levels(df$VOTOVI)== 9] <- 'molto soddisfatto'
levels(df$VOTOVI)[levels(df$VOTOVI)== 10] <- 'molto soddisfatto'
#levels(df$VOTOVI)[levels(df$VOTOVI) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$VOTOVI)) #306
# FUTUASP
levels(df$FUTUASP)[levels(df$FUTUASP)== 1] <- "migliorerà"
levels(df$FUTUASP)[levels(df$FUTUASP)== 2] <- "resterà la stessa"
levels(df$FUTUASP)[levels(df$FUTUASP)== 3] <- "peggiorerà"
levels(df$FUTUASP)[levels(df$FUTUASP)== 4] <- "non so"
#levels(df$FUTUASP)[levels(df$FUTUASP) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$FUTUASP)) # 292
# SITE
levels(df$SITE)[levels(df$SITE)== 1] <- "molto migliorata"
levels(df$SITE)[levels(df$SITE)== 2] <- "un po' migliorata"
levels(df$SITE)[levels(df$SITE)== 3] <- "rimasta più o meno la stessa"
levels(df$SITE)[levels(df$SITE)== 4] <- "un po' peggiorata"
levels(df$SITE)[levels(df$SITE)== 5] <- "molto peggiorata"
#levels(df$SITE)[levels(df$SITE) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$SITE)) #1
# ANOMALO #####
#RISEC
levels(df$RISEC)[levels(df$RISEC)== 1] <- "ottime"
levels(df$RISEC)[levels(df$RISEC)== 2] <- "adeguata"
levels(df$RISEC)[levels(df$RISEC)== 3] <- "scarse"
levels(df$RISEC)[levels(df$RISEC)== 4] <- "insufficienti"
#levels(df$RISEC)[levels(df$RISEC) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$RISEC)) #1
# AMICI
levels(df$AMICI)[levels(df$AMICI)== 1] <- "tutti i giorni"
levels(df$AMICI)[levels(df$AMICI)== 2] <- "+1 a settimana"
levels(df$AMICI)[levels(df$AMICI)== 3] <- "1 a settimana"
levels(df$AMICI)[levels(df$AMICI)== 4] <- "-4 al mese"
levels(df$AMICI)[levels(df$AMICI)== 5] <- "qualche all'anno"
levels(df$AMICI)[levels(df$AMICI)== 6] <- "mai"
levels(df$AMICI)[levels(df$AMICI)== 7] <- "non ho amici"
#levels(df$AMICI)[levels(df$AMICI) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$AMICI)) #125
## 16-TIPNU2 -> Tipo nucleo 2
# 0 = nessun nucleo 20%
# 1 = coppie con figli 47%
# 2 = coppie senza figli 22%
# 3 = monogenitore padre 2%
# 4 = monogenitore madre 9%
levels(df$TIPNU2)[levels(df$TIPNU2)== 0] <- "nessun nucleo"
levels(df$TIPNU2)[levels(df$TIPNU2)== 1] <- "coppie con figli"
levels(df$TIPNU2)[levels(df$TIPNU2)== 2] <- "coppie senza figli"
levels(df$TIPNU2)[levels(df$TIPNU2)== 3] <- "monogenitore padre"
levels(df$TIPNU2)[levels(df$TIPNU2)== 4] <- "monogenitore madre"
# PARENT
levels(df$PARENT)[levels(df$PARENT)== 1] <- "no"
levels(df$PARENT)[levels(df$PARENT)== 2] <- "si"
#levels(df$PARENT)[levels(df$PARENT) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$PARENT)) #265
# AMICI2
levels(df$AMICI2)[levels(df$AMICI2)== 1] <- "no"
levels(df$AMICI2)[levels(df$AMICI2)== 2] <- "si"
levels(df$AMICI2)[levels(df$AMICI2)== 3] <- "non so"
#levels(df$AMICI2)[levels(df$AMICI2) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$AMICI2)) #265
# VICINI
levels(df$VICINI)[levels(df$VICINI)== 1] <- "no"
levels(df$VICINI)[levels(df$VICINI)== 2] <- "si, 1"
levels(df$VICINI)[levels(df$VICINI)== 3] <- "si, +1"
#levels(df$VICINI)[levels(df$VICINI) == 'altro'] <- "altro"
#sum(is.na(df$VICINI)) # 265Considerando che le famiglie selezionate sono composte non soltanto da membri con cittadinanza straniera , ma anche membri con cittadinanza Italiana , creiamo un nuovo dataset (“famiglie”) popolato da tutte le famiglie al completo con almeno un membro straniero :
F_S= as.numeric(levels(Stranieri$PROFAM))
famiglie = NULL
for(i in F_S)
{
filter = subset(df, PROFAM == i)
famiglie = rbind(famiglie, filter)
}
head(famiglie)## PROFAM PROIND NCOMP ANNO RELPAR ETAMi
## 1 1 1 1 2019 PR pri_adulti
## 86 43 1 3 2019 PR pri_adulti
## 87 43 2 3 2019 convivente di PR giovani
## 88 43 3 3 2019 figlio di PR da ultimo matrimonio minor
## 253 116 1 4 2019 PR pri_adulti
## 254 116 2 4 2019 figlio di PR da ultimo matrimonio minor
## SESSO STCIVMi STCPM AMATR ISTRMi CONDMi LAVPAS POSIZMi
## 1 Femmina separat* <NA> <NA> scuola media occupato <NA> operaio
## 86 Maschio coniugat* 1 2006 no sc_obbligo occupato <NA> imprenditore
## 87 Femmina coniugat* 1 2006 no sc_obbligo inattivo 1 <NA>
## 88 Maschio single <NA> <NA> no sc_obbligo <NA> <NA> <NA>
## 253 Maschio coniugat* 1 2007 diploma occupato <NA> operaio
## 254 Maschio single <NA> <NA> no sc_obbligo <NA> <NA> <NA>
## ATECOMi TIPNU2 NUMNU2 RPNUC2 TIPFA2Mi REGMf RIPMf
## 1 terziario nessun nucleo 0 0 no nuclei Lig NO
## 86 ndis coppie con figli 1 2 coppie Tre NE
## 87 ndis coppie con figli 1 1 coppie Tre NE
## 88 ndis coppie con figli 1 3 coppie Tre NE
## 253 terziario coppie con figli 1 2 coppie Fri NE
## 254 <NA> coppie con figli 1 3 coppie Fri NE
## REDPRMi CITTMi SITEC SALUT RELFAM RELAM
## 1 lavoro dipendente straniera <NA> <NA> <NA> <NA>
## 86 lavoro dipendente straniera poco abbastanza molto abbastanza
## 87 mant da famiglia straniera abbastanza abbastanza molto abbastanza
## 88 <NA> straniera <NA> <NA> <NA> <NA>
## 253 lavoro dipendente italiana abbastanza abbastanza molto molto
## 254 <NA> italiana <NA> <NA> <NA> <NA>
## TEMLIB VOTOVI FUTUASP SITE
## 1 <NA> soddisfatto non so rimasta più o meno la stessa
## 86 abbastanza molto soddisfatto resterà la stessa rimasta più o meno la stessa
## 87 abbastanza soddisfatto migliorerà rimasta più o meno la stessa
## 88 <NA> <NA> <NA> rimasta più o meno la stessa
## 253 molto molto soddisfatto migliorerà rimasta più o meno la stessa
## 254 <NA> <NA> <NA> rimasta più o meno la stessa
## RISEC AMICI PARENT AMICI2 VICINI
## 1 adeguata 1 a settimana no si si, +1
## 86 scarse +1 a settimana si si si, +1
## 87 scarse +1 a settimana si si si, 1
## 88 scarse tutti i giorni <NA> <NA> <NA>
## 253 adeguata tutti i giorni no si si, 1
## 254 adeguata tutti i giorni <NA> <NA> <NA>str(famiglie)## 'data.frame': 2303 obs. of 36 variables:
## $ PROFAM : Factor w/ 19494 levels "1","2","3","4",..: 1 43 43 43 116 116 116 116 127 127 ...
## $ PROIND : Factor w/ 8 levels "1","2","3","4",..: 1 1 2 3 1 2 3 4 1 2 ...
## $ NCOMP : Factor w/ 8 levels "1","2","3","4",..: 1 3 3 3 4 4 4 4 3 3 ...
## $ ANNO : Factor w/ 1 level "2019": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ RELPAR : Factor w/ 10 levels "PR","convivente di PR",..: 1 1 2 4 1 4 4 2 1 2 ...
## $ ETAMi : Factor w/ 6 levels "minor","giovani",..: 3 3 2 1 3 1 1 3 3 2 ...
## $ SESSO : Factor w/ 2 levels "Maschio","Femmina": 2 1 2 1 1 1 2 2 1 2 ...
## $ STCIVMi : Factor w/ 5 levels "single","coniugat*",..: 3 2 2 1 2 1 1 2 2 2 ...
## $ STCPM : Factor w/ 3 levels "1","5","6": NA 1 1 NA 1 NA NA 2 1 1 ...
## $ AMATR : Factor w/ 72 levels "1948","1949",..: NA 59 59 NA 60 NA NA 60 62 62 ...
## $ ISTRMi : Factor w/ 5 levels "laurea","diploma",..: 3 4 4 4 2 4 4 1 3 3 ...
## $ CONDMi : Factor w/ 4 levels "occupato","in cerca",..: 1 1 3 NA 1 NA NA 1 1 3 ...
## $ LAVPAS : Factor w/ 2 levels "1","2": NA NA 1 NA NA NA NA NA NA 1 ...
## $ POSIZMi : Factor w/ 5 levels "imprenditore",..: 3 1 NA NA 3 NA NA 2 3 NA ...
## $ ATECOMi : Factor w/ 4 levels "primario","secondario",..: 3 4 4 4 3 NA NA 3 3 NA ...
## $ TIPNU2 : Factor w/ 5 levels "nessun nucleo",..: 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ NUMNU2 : Factor w/ 3 levels "0","1","2": 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ RPNUC2 : Factor w/ 4 levels "0","1","2","3": 1 3 2 4 3 4 4 2 3 2 ...
## $ TIPFA2Mi: Factor w/ 7 levels "no nuclei","coppie",..: 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ REGMf : Factor w/ 20 levels "Pie","Vda","Lom",..: 7 4 4 4 6 6 6 6 9 9 ...
## $ RIPMf : Factor w/ 5 levels "NO","NE","C",..: 1 2 2 2 2 2 2 2 3 3 ...
## $ REDPRMi : Factor w/ 6 levels "lavoro dipendente",..: 1 1 6 NA 1 NA NA 1 1 6 ...
## $ CITTMi : Factor w/ 3 levels "italiana","straniera",..: 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2 ...
## $ SITEC : Factor w/ 4 levels "molto","abbastanza",..: NA 3 2 NA 2 NA NA 2 2 2 ...
## $ SALUT : Factor w/ 4 levels "molto","abbastanza",..: NA 2 2 NA 2 NA NA 1 2 2 ...
## $ RELFAM : Factor w/ 4 levels "molto","abbastanza",..: NA 1 1 NA 1 NA NA 1 3 2 ...
## $ RELAM : Factor w/ 4 levels "molto","abbastanza",..: NA 2 2 NA 1 NA NA 1 2 2 ...
## $ TEMLIB : Factor w/ 4 levels "molto","abbastanza",..: NA 2 2 NA 1 NA NA 1 2 2 ...
## $ VOTOVI : Factor w/ 5 levels "molto insoddisfatto",..: 4 5 4 NA 5 NA NA 5 4 NA ...
## $ FUTUASP : Factor w/ 4 levels "migliorerà","resterà la stessa",..: 4 2 1 NA 1 NA NA 1 3 3 ...
## $ SITE : Factor w/ 5 levels "molto migliorata",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
## $ RISEC : Factor w/ 4 levels "ottime","adeguata",..: 2 3 3 3 2 2 2 2 2 2 ...
## $ AMICI : Factor w/ 7 levels "tutti i giorni",..: 3 2 2 1 1 1 1 2 1 5 ...
## $ PARENT : Factor w/ 2 levels "no","si": 1 2 2 NA 1 NA NA 2 2 2 ...
## $ AMICI2 : Factor w/ 3 levels "no","si","non so": 2 2 2 NA 2 NA NA 2 2 2 ...
## $ VICINI : Factor w/ 3 levels "no","si, 1","si, +1": 3 3 2 NA 2 NA NA 2 1 1 ...Confronto tra famiglie di soli Italiani e famiglie miste:
get_family = function(dataset, regions_num = 20)
{
family = data.frame()
for(i in 1:regions_num)
{
region_name = levels(dataset$REGMf)[i]
fam = n_distinct(dataset$PROFAM[dataset$REGMf == region_name])
individuals = length(dataset$PROFAM[dataset$REGMf == region_name])
medio_individui = round(individuals / fam, 2)
min_individui = min(table(as.character(dataset$PROFAM[dataset$REGMf == region_name])))
max_individui = max(table(as.character(dataset$PROFAM[dataset$REGMf == region_name])))
row = c(region_name, individuals, fam, medio_individui, min_individui, max_individui)
#cat('Numero di famiglie in', region, '-->', fam, '\n', 'Numero di individui -->', individuals, '\n',
#'Numero medio componenti famiglia -->', round(medio_individui), '\n')
family = rbind(family, row)
}
colnames(family) = c('Regione', 'Numero_individui', 'Numero_famiglie',
'Medio_individui', 'Minimo_individui', 'Max_individui')
return(family)
}
Italiani = df[df$CITTMi == 'italiana',]
famiglie_italiane = get_family(Italiani)
famiglie_miste = get_family(famiglie) #stranieri
show(famiglie_italiane)## Regione Numero_individui Numero_famiglie Medio_individui Minimo_individui
## 1 Pie 2948 1402 2.1 1
## 2 Vda 997 475 2.1 1
## 3 Lom 3648 1633 2.23 1
## 4 Tre 2614 1131 2.31 1
## 5 Ven 2529 1065 2.37 1
## 6 Fri 1624 742 2.19 1
## 7 Lig 1657 837 1.98 1
## 8 Emi 2204 1014 2.17 1
## 9 Tos 2360 1068 2.21 1
## 10 Umb 1150 503 2.29 1
## 11 Mar 1781 757 2.35 1
## 12 Laz 2343 1058 2.21 1
## 13 Abr 1687 724 2.33 1
## 14 Mol 1328 557 2.38 1
## 15 Cam 3474 1293 2.69 1
## 16 Pug 2521 1047 2.41 1
## 17 Bas 1322 573 2.31 1
## 18 Cal 2095 854 2.45 1
## 19 Sic 2717 1130 2.4 1
## 20 Sar 1770 817 2.17 1
## Max_individui
## 1 7
## 2 6
## 3 6
## 4 7
## 5 7
## 6 6
## 7 6
## 8 6
## 9 6
## 10 7
## 11 6
## 12 7
## 13 6
## 14 5
## 15 7
## 16 6
## 17 6
## 18 6
## 19 6
## 20 6show(famiglie_miste)## Regione Numero_individui Numero_famiglie Medio_individui Minimo_individui
## 1 Pie 259 96 2.7 1
## 2 Vda 47 17 2.76 1
## 3 Lom 356 123 2.89 1
## 4 Tre 171 60 2.85 1
## 5 Ven 175 65 2.69 1
## 6 Fri 115 43 2.67 1
## 7 Lig 96 42 2.29 1
## 8 Emi 208 77 2.7 1
## 9 Tos 153 64 2.39 1
## 10 Umb 100 39 2.56 1
## 11 Mar 96 32 3 1
## 12 Laz 153 69 2.22 1
## 13 Abr 42 20 2.1 1
## 14 Mol 24 11 2.18 1
## 15 Cam 100 50 2 1
## 16 Pug 21 11 1.91 1
## 17 Bas 22 9 2.44 1
## 18 Cal 49 23 2.13 1
## 19 Sic 81 33 2.45 1
## 20 Sar 35 17 2.06 1
## Max_individui
## 1 7
## 2 6
## 3 6
## 4 5
## 5 6
## 6 7
## 7 6
## 8 6
## 9 5
## 10 6
## 11 6
## 12 7
## 13 6
## 14 4
## 15 6
## 16 4
## 17 5
## 18 5
## 19 6
## 20 5Analisi Monovariata delle variabili del dataset ( 36 ) (autore: Nicola Maria D’angelo )
library(lessR)
library(labstatR)
library(ggplot2)VARIABILI PRINCIPALI
PieChart(SESSO, data=famiglie,
main = 'SESSO ',
values='%',
values_color='white',
theme="light",
clockwise = TRUE,
hole=0)
## >>> Suggestions
## PieChart(SESSO, hole=0) # traditional pie chart
## PieChart(SESSO, values="%") # display %'s on the chart
## BarChart(SESSO) # bar chart
## Plot(SESSO) # bubble plot
## Plot(SESSO, values="count") # lollipop plot
##
##
## --- SESSO ---
##
##
## Maschio Femmina Total
## Frequencies: 1095 1208 2303
## Proportions: 0.475 0.525 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 5.545, df = 1, p-value = 0.019In riferimento al dataset ‘famiglie’, prendendo in considerazione la variabile SESSO, il grafico ci mostra come ci sia una leggera prevalenza delle donne rispetto agli uomini, rispettivamente 52% e 48%.
Ripartizione in regioni e aree d’Italia
BarChart(REGMf, data=famiglie,
main = 'REGIONI',
rotate_x=90,
offset=1,
values='%',
values_color='white',
sort='-',
theme="light",
xlab = "",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(REGMf, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(REGMf, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(REGMf) # doughnut (ring) chart
## Plot(REGMf) # bubble plot
## Plot(REGMf, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- REGMf ---
##
##
## Missing Values of REGMf: 0
##
##
## REGMf Count Prop
## --------------------
## Lom 356 0.155
## Pie 259 0.112
## Emi 208 0.090
## Ven 175 0.076
## Tre 171 0.074
## Tos 153 0.066
## Laz 153 0.066
## Fri 115 0.050
## Umb 100 0.043
## Cam 100 0.043
## Lig 96 0.042
## Mar 96 0.042
## Sic 81 0.035
## Cal 49 0.021
## Vda 47 0.020
## Abr 42 0.018
## Sar 35 0.015
## Mol 24 0.010
## Bas 22 0.010
## Pug 21 0.009
## --------------------
## Total 2303 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 1266.978, df = 19, p-value = 0.000BarChart(RIPMf, data=famiglie,
main = 'RIPARTIZIONE GEOGRAFICA DI RESIDENZA',
rotate_x=90,
offset=1,
values='%',
values_color='white',
sort="-",
theme="light",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(RIPMf, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(RIPMf, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(RIPMf) # doughnut (ring) chart
## Plot(RIPMf) # bubble plot
## Plot(RIPMf, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- RIPMf ---
##
##
## Missing Values of RIPMf: 0
##
##
## NO NE C S I Total
## Frequencies: 758 669 502 258 116 2303
## Proportions: 0.329 0.290 0.218 0.112 0.050 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 636.967, df = 4, p-value = 0.000Le regioni che presentano una maggior frequenza percentuale di famiglie con almeno uno componente con cittadinanza straniera sono la Lombardia (15%), il Piemonte (11%), l’ Emilia-Romagna (9%).
In generale, come si può evincere sia dal primo che ,più accuratamente, dal secondo grafico, le macro-aree del nord presentano più del 60% di famiglie caratterizzate da almeno uno straniero.
Età e Numero componenti famiglie
BarChart(NCOMP, data=famiglie,
main = 'NUMERO COMPONENTI FAMILIARI',
rotate_x=90,
offset=1,
values='%',
values_color='white',
theme="light",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(NCOMP, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(NCOMP, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(NCOMP) # doughnut (ring) chart
## Plot(NCOMP) # bubble plot
## Plot(NCOMP, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- NCOMP ---
##
##
## Missing Values of NCOMP: 0
##
##
## 1 2 3 4 5 6 7 8 Total
## Frequencies: 305 368 465 608 385 144 28 0 2303
## Proportions: 0.132 0.160 0.202 0.264 0.167 0.063 0.012 0.000 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 1115.439, df = 7, p-value = 0.000BarChart(ETAMi, data=famiglie,
main = 'ETÁ COMPONENTE IN ANNI COMPIUTI',
rotate_x=90,
offset=1,
values='%',
values_color='white',
theme="light",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(ETAMi, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(ETAMi, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(ETAMi) # doughnut (ring) chart
## Plot(ETAMi) # bubble plot
## Plot(ETAMi, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- ETAMi ---
##
##
## Missing Values of ETAMi: 0
##
##
## ETAMi Count Prop
## -------------------------
## minor 599 0.260
## giovani 495 0.215
## pri_adulti 868 0.377
## sec_adulti 248 0.108
## terza età 66 0.029
## anziani 27 0.012
## -------------------------
## Total 2303 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 1406.524, df = 5, p-value = 0.000Analisi sul Nucleo 2
BarChart(TIPNU2, data=famiglie,
main = 'TIPO DI NUCLEO 2',
rotate_x=90,
offset=1,
values='%',
values_color='white',
theme="light",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(TIPNU2, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(TIPNU2, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(TIPNU2) # doughnut (ring) chart
## Plot(TIPNU2) # bubble plot
## Plot(TIPNU2, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- TIPNU2 ---
##
##
## Missing Values of TIPNU2: 0
##
##
## TIPNU2 Count Prop
## ---------------------------------
## nessun nucleo 434 0.188
## coppie con figli 1361 0.591
## coppie senza figli 338 0.147
## monogenitore padre 21 0.009
## monogenitore madre 149 0.065
## ---------------------------------
## Total 2303 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 2424.666, df = 4, p-value = 0.000BarChart(RPNUC2, data=famiglie,
main = "RELAZIONE DI PARENTELA IN AMBITO NUCLEO 2",
rotate_x=90,
offset=1,
values='%',
values_color='white',
theme="light",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(RPNUC2, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(RPNUC2, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(RPNUC2) # doughnut (ring) chart
## Plot(RPNUC2) # bubble plot
## Plot(RPNUC2, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- RPNUC2 ---
##
##
## Missing Values of RPNUC2: 0
##
##
## 0 1 2 3 Total
## Frequencies: 434 604 529 736 2303
## Proportions: 0.188 0.262 0.230 0.320 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 84.684, df = 3, p-value = 0.000BarChart(TIPFA2Mi, data=famiglie,
main = "TIPOLOGIA FAMILIARE 2",
rotate_x=90,
offset=1,
values='%',
values_color='white',
theme="light",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(TIPFA2Mi, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(TIPFA2Mi, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(TIPFA2Mi) # doughnut (ring) chart
## Plot(TIPFA2Mi) # bubble plot
## Plot(TIPFA2Mi, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- TIPFA2Mi ---
##
##
## Missing Values of TIPFA2Mi: 0
##
##
## TIPFA2Mi Count Prop
## ---------------------------------------
## no nuclei 354 0.154
## coppie 1377 0.598
## monogenitore 122 0.053
## coppie + isolati 251 0.109
## monogenitore + isolati 35 0.015
## due nuclei senza isolati 152 0.066
## due nuclei con isolati 12 0.005
## ---------------------------------------
## Total 2303 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 4152.328, df = 6, p-value = 0.000Istruzione
BarChart(ISTRMi, data=famiglie,
main = 'ISTRUZIONE',
horiz=TRUE,
offset=1,
values='%',
values_color='white',
theme="light",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(ISTRMi, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(ISTRMi, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(ISTRMi) # doughnut (ring) chart
## Plot(ISTRMi) # bubble plot
## Plot(ISTRMi, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- ISTRMi ---
##
##
## Missing Values of ISTRMi: 207
##
##
## laurea diploma scuola media no sc_obbligo nd Total
## Frequencies: 244 665 673 419 95 2096
## Proportions: 0.116 0.317 0.321 0.200 0.045 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 621.739, df = 4, p-value = 0.000L’84% degli individui ha un’istruzione che non supera il diploma, infatti solo il 12% ha un livello di istruzione pari alla laurea o post-laurea.
Variabili sulla situazione economica e lavorativa
BarChart(REDPRMi, data=famiglie,
main = 'FONTE PRINCIPALE DI REDDITO',
horiz=TRUE,
offset=1,
values='%',
values_color='white',
sort="-",
theme="light",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(REDPRMi, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(REDPRMi, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(REDPRMi) # doughnut (ring) chart
## Plot(REDPRMi) # bubble plot
## Plot(REDPRMi, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- REDPRMi ---
##
##
## Missing Values of REDPRMi: 472
##
##
## REDPRMi Count Prop
## --------------------------------------
## redditi patrimoniali 15 0.008
## pensione 90 0.049
## indennità e provvidenze 104 0.057
## lavoro autonomo 149 0.081
## mant da famiglia 591 0.323
## lavoro dipendente 882 0.482
## --------------------------------------
## Total 1831 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 1998.209, df = 5, p-value = 0.000BarChart(ATECOMi, data=famiglie,
main = 'SETTORE DI ATTIVITà ECONOMICA',
horiz=TRUE,
offset=1,
values='%',
values_color='white',
sort="-",
theme="light",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(ATECOMi, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(ATECOMi, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(ATECOMi) # doughnut (ring) chart
## Plot(ATECOMi) # bubble plot
## Plot(ATECOMi, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- ATECOMi ---
##
##
## Missing Values of ATECOMi: 818
##
##
## ndis primario secondario terziario Total
## Frequencies: 55 94 311 1025 1485
## Proportions: 0.037 0.063 0.209 0.690 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 1637.443, df = 3, p-value = 0.000PieChart(CONDMi, data=famiglie,
main = 'CONDIZIONE LAVORATIVA',
values='%',
values_color='white',
sort="-",
theme='light',
hole=0,
clockwise = TRUE)
## >>> Suggestions
## PieChart(CONDMi, hole=0) # traditional pie chart
## PieChart(CONDMi, values="%") # display %'s on the chart
## BarChart(CONDMi) # bar chart
## Plot(CONDMi) # bubble plot
## Plot(CONDMi, values="count") # lollipop plot
##
##
## --- CONDMi ---
##
##
## occupato in cerca inattivo non disponibile Total
## Frequencies: 1024 281 493 45 1843
## Proportions: 0.556 0.152 0.267 0.024 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 1136.080, df = 3, p-value = 0.000Variabili Economia
BarChart(RISEC , data=famiglie,
main = 'RISORSE ECONOMICHE COMPLESSIVE DELLA FAMIGLIA ULTIMI 12 MESI ',
horiz=TRUE,
offset=0.5,
values='%',
values_color='white',
fill="blues",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(RISEC, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(RISEC, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(RISEC) # doughnut (ring) chart
## Plot(RISEC) # bubble plot
## Plot(RISEC, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- RISEC ---
##
##
## Missing Values of RISEC: 4
##
##
## ottime adeguata scarse insufficienti Total
## Frequencies: 48 1268 888 95 2299
## Proportions: 0.021 0.552 0.386 0.041 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 1890.120, df = 3, p-value = 0.000BarChart(SITE, data=famiglie,
main = 'SITUAZIONE ECONOMICA DELLA FAMIGLIA CONFRONTATA CON QUELLA DI UN ANNO FA ',
rotate_x=90,
offset=1,
values='%',
values_color='white',
sort="-",
fill="blues",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(SITE, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(SITE, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(SITE) # doughnut (ring) chart
## Plot(SITE) # bubble plot
## Plot(SITE, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- SITE ---
##
##
## Missing Values of SITE: 4
##
##
## SITE Count Prop
## -------------------------------------------
## rimasta più o meno la stessa 1436 0.625
## un po' peggiorata 419 0.182
## un po' migliorata 303 0.132
## molto peggiorata 109 0.047
## molto migliorata 32 0.014
## -------------------------------------------
## Total 2299 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 2795.326, df = 4, p-value = 0.000Variabili di soddisfazione
BarChart(SITEC, data=famiglie,
main = 'SODDISFAZIONE PER SITUAZIONE ECONOMICA ULTIMI 2 ANNI ',
horiz=TRUE,
offset=1,
values='%',
values_color='white',
fill="purples",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(SITEC, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(SITEC, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(SITEC) # doughnut (ring) chart
## Plot(SITEC) # bubble plot
## Plot(SITEC, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- SITEC ---
##
##
## Missing Values of SITEC: 530
##
##
## molto abbastanza poco per niente Total
## Frequencies: 56 824 704 189 1773
## Proportions: 0.032 0.465 0.397 0.107 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 964.618, df = 3, p-value = 0.000BarChart(SALUT, data=famiglie,
main = 'SODDISFAZIONE PER SITUAZIONE SALUTE ULTIMI 12 MESI ',
horiz=TRUE,
offset=1,
values='%',
values_color='white',
fill="purples",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(SALUT, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(SALUT, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(SALUT) # doughnut (ring) chart
## Plot(SALUT) # bubble plot
## Plot(SALUT, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- SALUT ---
##
##
## Missing Values of SALUT: 540
##
##
## molto abbastanza poco per niente Total
## Frequencies: 413 1131 171 48 1763
## Proportions: 0.234 0.642 0.097 0.027 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 1597.805, df = 3, p-value = 0.000BarChart(RELFAM, data=famiglie,
main = 'SODDISFAZIONE PER SITUAZIONE FAMILIARE ULTIMI 12 MESI ',
horiz=TRUE,
offset=0.5,
values='%',
values_color='white',
fill="purples",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(RELFAM, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(RELFAM, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(RELFAM) # doughnut (ring) chart
## Plot(RELFAM) # bubble plot
## Plot(RELFAM, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- RELFAM ---
##
##
## Missing Values of RELFAM: 540
##
##
## molto abbastanza poco per niente Total
## Frequencies: 643 941 144 35 1763
## Proportions: 0.365 0.534 0.082 0.020 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 1233.917, df = 3, p-value = 0.000BarChart(RELAM, data=famiglie,
main = 'SODDISFAZIONE PER SITUAZIONE AMICI ULTIMI 12 MESI ',
horiz=TRUE,
offset=0.5,
values='%',
values_color='white',
fill="purples",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(RELAM, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(RELAM, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(RELAM) # doughnut (ring) chart
## Plot(RELAM) # bubble plot
## Plot(RELAM, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- RELAM ---
##
##
## Missing Values of RELAM: 541
##
##
## molto abbastanza poco per niente Total
## Frequencies: 402 1063 237 60 1762
## Proportions: 0.228 0.603 0.135 0.034 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 1305.746, df = 3, p-value = 0.000BarChart(TEMLIB , data=famiglie,
main = 'SODDISFAZIONE PER TEMPO LIBERO ULTIMI 12 MESI ',
horiz=TRUE,
offset=0.5,
values='%',
values_color='white',
fill="purples",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(TEMLIB, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(TEMLIB, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(TEMLIB) # doughnut (ring) chart
## Plot(TEMLIB) # bubble plot
## Plot(TEMLIB, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- TEMLIB ---
##
##
## Missing Values of TEMLIB: 539
##
##
## molto abbastanza poco per niente Total
## Frequencies: 253 941 479 91 1764
## Proportions: 0.143 0.533 0.272 0.052 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 928.091, df = 3, p-value = 0.000BarChart(VOTOVI , data=famiglie,
main = 'SODDISFAZIONE PER VITA NEL COMPLESSO ',
horiz=TRUE,
offset=0.5,
values='%',
values_color='white',
fill="purples",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(VOTOVI, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(VOTOVI, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(VOTOVI) # doughnut (ring) chart
## Plot(VOTOVI) # bubble plot
## Plot(VOTOVI, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- VOTOVI ---
##
##
## Missing Values of VOTOVI: 532
##
##
## VOTOVI Count Prop
## ----------------------------------------------
## molto insoddisfatto 15 0.008
## insoddisfatto 29 0.016
## nè soddisfatto nè insoddisfatto 510 0.288
## soddisfatto 881 0.497
## molto soddisfatto 336 0.190
## ----------------------------------------------
## Total 1771 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 1476.383, df = 4, p-value = 0.000BarChart(FUTUASP, data=famiglie,
main = 'TRA 5 SITUAZIONE PERSONALE MIGLIORE O PEGGIORE ',
rotate_x=90,
offset=1,
values='%',
values_color='white',
fill="purples",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(FUTUASP, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(FUTUASP, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(FUTUASP) # doughnut (ring) chart
## Plot(FUTUASP) # bubble plot
## Plot(FUTUASP, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- FUTUASP ---
##
##
## Missing Values of FUTUASP: 514
##
##
## migliorerà resterà la stessa peggiorerà non so Total
## Frequencies: 733 461 143 452 1789
## Proportions: 0.410 0.258 0.080 0.253 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 390.012, df = 3, p-value = 0.000Variabili sulle relazioni con parenti e amici
BarChart(VICINI, data=famiglie,
main = 'VICINI SU CUI POTER CONTARE',
horiz=TRUE,
offset=1,
values='%',
values_color='white',
sort="-",
fill="greens",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(VICINI, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(VICINI, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(VICINI) # doughnut (ring) chart
## Plot(VICINI) # bubble plot
## Plot(VICINI, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- VICINI ---
##
##
## Missing Values of VICINI: 476
##
##
## si, +1 no si, 1 Total
## Frequencies: 383 714 730 1827
## Proportions: 0.210 0.391 0.400 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 126.013, df = 2, p-value = 0.000BarChart(AMICI, data=famiglie,
main = 'FREQUENZA VEDERE AMICI ',
horiz=TRUE,
offset=1,
values='%',
values_color='white',
fill="greens",
xlab ="",
ylab = "COUNT")
## >>> Suggestions
## BarChart(AMICI, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(AMICI, fill="greens") # sequential green bars
## PieChart(AMICI) # doughnut (ring) chart
## Plot(AMICI) # bubble plot
## Plot(AMICI, stat="count") # lollipop plot
##
##
## --- AMICI ---
##
##
## Missing Values of AMICI: 220
##
##
## AMICI Count Prop
## -------------------------------
## tutti i giorni 267 0.128
## +1 a settimana 511 0.245
## 1 a settimana 488 0.234
## -4 al mese 389 0.187
## qualche all'anno 249 0.120
## mai 116 0.056
## non ho amici 63 0.030
## -------------------------------
## Total 2083 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 609.802, df = 6, p-value = 0.000PieChart(AMICI2, data=famiglie,
main = 'AMICI SU CUI POTER CONTARE',
values='%',
values_color='white',
fill='greens',
clockwise = TRUE,
hole=0)
## >>> Suggestions
## PieChart(AMICI2, hole=0) # traditional pie chart
## PieChart(AMICI2, values="%") # display %'s on the chart
## BarChart(AMICI2) # bar chart
## Plot(AMICI2) # bubble plot
## Plot(AMICI2, values="count") # lollipop plot
##
##
## --- AMICI2 ---
##
##
## no si non so Total
## Frequencies: 466 1234 127 1827
## Proportions: 0.255 0.675 0.070 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 1056.483, df = 2, p-value = 0.000PieChart(PARENT, data=famiglie,
main = "ALTRI PARENTI SU CUI CONTARE OLTRE Figli,Genitori,Nonni,Fratello o Sorella,Nipoti",
values='%',
values_color='white',
sort="-",
fill="greens",
clockwise = TRUE,
hole=0)
## >>> Suggestions
## PieChart(PARENT, hole=0) # traditional pie chart
## PieChart(PARENT, values="%") # display %'s on the chart
## BarChart(PARENT) # bar chart
## Plot(PARENT) # bubble plot
## Plot(PARENT, values="count") # lollipop plot
##
##
## --- PARENT ---
##
##
## no si Total
## Frequencies: 1019 808 1827
## Proportions: 0.558 0.442 1.000
##
##
## Chi-squared test of null hypothesis of equal probabilities
## Chisq = 24.368, df = 1, p-value = 0.000Analisi Bivariata ( autore: Camilla Filonzi )
ISTRMI RIPMF
Istruzione
ggplot(data=famiglie1,aes(famiglie1$REGMf)) +
geom_bar(aes(fill = famiglie1$ISTRMi), position = "fill") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))+ xlab("Regioni d'Italia")+
labs(fill="Istruzione")## Error in ggplot(data = famiglie1, aes(famiglie1$REGMf)): oggetto "famiglie1" non trovatonordovest e nord est hanno i livelli percentuali di laureati e diplomati piu elevati, i diplomati sono la categoria piu numerosa all’interno di nord est e centro, mentre la licenza scuola media preval al sud e al nord ovest, infine la macro regione in cui troviamo una percentuale maggiore di individui che non hanno consegiuto la scuola dell obbligo è quella delle isole.
BarChart(POSIZMi,by=ISTRMi, data=famiglie,
main = "Posizione lavorativa e Istruzione",
values_color='black',
fill=c("cornflowerblue","coral","darkseagreen3","bisque2","deeppink2"),
beside=TRUE,
values_position = "out",
xlab="Posizione lavorativa")
## >>> Suggestions
## Plot(POSIZMi, ISTRMi) # bubble plot
## BarChart(POSIZMi, by=ISTRMi, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(POSIZMi, fill="steelblue") # steelblue bars
##
##
## Joint and Marginal Frequencies
## ------------------------------
##
## POSIZMi
## ISTRMi imprenditore dir-qud-imp operaio precario non disponibile Sum
## laurea 41 94 58 31 1 225
## diploma 35 85 366 80 12 578
## scuola media 12 30 359 83 11 495
## no sc_obbligo 9 4 93 25 3 134
## nd 1 6 34 3 4 48
## Sum 98 219 910 222 31 1480
##
##
## Cramer's V: 0.220
##
## Chi-square Test: Chisq = 285.854, df = 16, p-value = 0.000
## >>> Low cell expected frequencies, chi-squared approximation may not be accuratetendenzialmente chi ha una o piu laureee ricopre una posizione di imprenditore/ libero professionista o lavoratore dipendente in un’azienda( dir-quadro-impieg)
gli stranieri per altro sono per lo piu operai che hanno un’istruzione non superiore al diploma
BarChart(ISTRMi, by=SESSO, data=famiglie,
main = 'Istruzione-Sesso',
beside=TRUE,
xlab = "Istruzione",
values_color='black',
fill=c('lightblue', 'pink'))
## >>> Suggestions
## Plot(ISTRMi, SESSO) # bubble plot
## BarChart(ISTRMi, by=SESSO, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(ISTRMi, fill="steelblue") # steelblue bars
##
##
## Joint and Marginal Frequencies
## ------------------------------
##
## ISTRMi
## SESSO laurea diploma scuola media no sc_obbligo nd Sum
## Maschio 91 297 338 212 43 981
## Femmina 153 368 335 207 52 1115
## Sum 244 665 673 419 95 2096
##
##
## Cramer's V: 0.087
##
## Chi-square Test: Chisq = 15.758, df = 4, p-value = 0.003per laurea e diploma il tasso di istruzione delle donne è superiore rispetto agli uomini, mentre gli altri livelli sono tendenzialmente omogenei.
Sesso
BarChart(TEMLIB, by=SESSO, data=famiglie,
main = 'Tempo libero-Sesso',
beside=TRUE,
xlab = "Tempo libero",
values_color='black',
fill=c('lightblue', 'pink'))
## >>> Suggestions
## Plot(TEMLIB, SESSO) # bubble plot
## BarChart(TEMLIB, by=SESSO, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(TEMLIB, fill="steelblue") # steelblue bars
##
##
## Joint and Marginal Frequencies
## ------------------------------
##
## TEMLIB
## SESSO molto abbastanza poco per niente Sum
## Maschio 115 435 233 48 831
## Femmina 138 506 246 43 933
## Sum 253 941 479 91 1764
##
##
## Cramer's V: 0.035
##
## Chi-square Test: Chisq = 2.185, df = 3, p-value = 0.535BarChart(POSIZMi, by=SESSO, data=famiglie,
main = 'Posizione Lavorativa-Sesso',
beside=TRUE,
xlab = "Posizione lavorativa",
values_color='black',
fill=c('lightblue', 'pink'))
## >>> Suggestions
## Plot(POSIZMi, SESSO) # bubble plot
## BarChart(POSIZMi, by=SESSO, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(POSIZMi, fill="steelblue") # steelblue bars
##
##
## Joint and Marginal Frequencies
## ------------------------------
##
## POSIZMi
## SESSO imprenditore dir-qud-imp operaio precario non disponibile Sum
## Maschio 61 81 485 120 15 762
## Femmina 37 138 425 102 17 719
## Sum 98 219 910 222 32 1481
##
##
## Cramer's V: 0.130
##
## Chi-square Test: Chisq = 25.026, df = 4, p-value = 0.000BarChart(CONDMi, by=SESSO, data=famiglie,
main = 'CONDIZIONE LAVORATIVA - SESSO ',
beside=TRUE,
xlab = "Condizione lavorativa",
values_color='black',
fill=c('lightblue', 'pink'))
## >>> Suggestions
## Plot(CONDMi, SESSO) # bubble plot
## BarChart(CONDMi, by=SESSO, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(CONDMi, fill="steelblue") # steelblue bars
##
##
## Joint and Marginal Frequencies
## ------------------------------
##
## CONDMi
## SESSO occupato in cerca inattivo non disponibile Sum
## Maschio 576 154 114 22 866
## Femmina 448 127 379 23 977
## Sum 1024 281 493 45 1843
##
##
## Cramer's V: 0.290
##
## Chi-square Test: Chisq = 154.937, df = 3, p-value = 0.000- tempo libero sesso
Dal punto di vista di genere, la soddisfazione del tempo libero le donne sembrano piu soddisfatte degli uomini.
-POSIZMI - sesso
In tutte le categorie di lavoro gli uomini sono piu numerosi tranne nella categoria di lavoratori dipendenti ( dir, quadro impiegati) dove le donne sono quasi il doppio degli uomini.
-condiz sesso
dal punto di vista della condizione lavorativa, troviamo dei dati interessanti in cui gli occupati maschili sono di gran lunga superiori di quelli femminili, memtre gli inattivi femminili sono piu di 3 volte quelli maschiili
Economia
BarChart(POSIZMi,by=ATECOMi, data=famiglie,
main = "Posizione lavorativa e Settore lavorativo ",
values_color='black',
fill=c("cornflowerblue","coral","darkseagreen3","bisque2","deeppink2"),
beside=TRUE,
values_position = "out",
xlab="Posizione lavorativa")
## >>> Suggestions
## Plot(POSIZMi, ATECOMi) # bubble plot
## BarChart(POSIZMi, by=ATECOMi, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(POSIZMi, fill="steelblue") # steelblue bars
##
##
## Joint and Marginal Frequencies
## ------------------------------
##
## POSIZMi
## ATECOMi imprenditore dir-qud-imp operaio precario non disponibile Sum
## primario 4 2 69 19 0 94
## secondario 14 14 252 30 1 311
## terziario 77 201 568 170 9 1025
## ndis 2 1 19 2 20 44
## Sum 97 218 908 221 30 1474
##
##
## Cramer's V: 0.343
##
## Chi-square Test: Chisq = 520.909, df = 12, p-value = 0.000
## >>> Low cell expected frequencies, chi-squared approximation may not be accurateCA(table(famiglie$REDPRMi, famiglie$RISEC))## Error in CA(table(famiglie$REDPRMi, famiglie$RISEC)): non trovo la funzione "CA"- posizmi atecomi
gli operai, che sono il gruppo piu numeroso, si ritrovano in prevalenza in agricolutura silvicultura e pesca, o industria,
le altre sono piu o meno distribuite nel totale servizi
#AMICI TEMPO LIBERO
tab = table(famiglie$AMICI, famiglie$TEMLIB)
CA(tab)## Error in CA(tab): non trovo la funzione "CA"BarChart(TEMLIB,by=ETAMi, data=famiglie,
main = "Tempo libero - Età",
values_color='black',
fill=c("cornflowerblue","coral","darkseagreen3","bisque2","deeppink2"),
beside=TRUE,
values_position = "out",
xlab="Tempo libero")
## >>> Suggestions
## Plot(TEMLIB, ETAMi) # bubble plot
## BarChart(TEMLIB, by=ETAMi, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(TEMLIB, fill="steelblue") # steelblue bars
##
##
## Joint and Marginal Frequencies
## ------------------------------
##
## TEMLIB
## ETAMi molto abbastanza poco per niente Sum
## minor 39 68 14 4 125
## giovani 74 268 119 18 479
## pri_adulti 106 429 254 45 834
## sec_adulti 20 130 68 19 237
## terza età 12 33 17 2 64
## anziani 2 13 7 3 25
## Sum 253 941 479 91 1764
##
##
## Cramer's V: 0.107
##
## Chi-square Test: Chisq = 61.009, df = 15, p-value = 0.000
## >>> Low cell expected frequencies, chi-squared approximation may not be accuratetab=table(famiglie$ETAMi, famiglie$TEMLIB)
CA(tab)## Error in CA(tab): non trovo la funzione "CA"risec redprmi
Dall’analisi delle corrispondente tra .. è possibile notare come tendenzialmente chi ha una fornte di reddito da lavoro autonomo considera di avere ottime o adeguate risorse economiche, chi invece ha un reddito che proviene da indennita (patrimoniali) o lavoro dipendente tendenzialmente reputa di avere risorse adeguate, mentre chi viene mantenuto dalla famiglia o dallo stato (pensioni), considera scarse le proprie risorse, infine vengono considerate assolutamente insufficienti le risorse provenienti da indennità o provvidenze varie.
-amici tempolibero
Sempre per l’analisi delle corrispondense possiamo vedere una correlazione tra la frequenza con cui ci si incontra con gli amici e il tempo libero a disposizione, infatti chi si considera molto o abbastanza soddisfatto sono wuelle persone che frequentano amici tutti i gioni, o piu di una volta o una volta a settimana, d’altro canto chi da un giudizio negativo (poco, per niente AMICI), ha una frequenza inferiore a quattro volte al mese.
E’ possibile trovare una relazione anche tra eta e soddisfazione del tempo libero, infatti i minorenni sono molto soddisfatti, mentre i giovani e gli anziani si considerao abbastanza soddisfatti. Tra i pochi soddisfatti troviamo invece i primi adulti (eta check) e la terza eta (post pensione). Infine i sec adulti, ovvero quelli vicini alla pensione , non sono perniente contenti.
-eta salute
Si può evincere che chi ha risorse economiche elevate si ritiene molto soddisfatto, mentre chi ne ha poche o scarse non si ritiene per niente soddisfatto
-eta salute Come era da aspettarsi, er quanto rigarda i legmi tra salute e l’eta , minore è l’eta e maggiore è il livello di salute personale.
-biva istrmi e redprimi
possiamo notare come un maggior livello di istruzione, come lauree, siano prevalenti tra i percettore di un reddito da lavoro autonomo e redditi patrimoniali. Mentre i lavoratori da lavoro dipendente mediamente posseggono un diploma,
chi è mantenuto dalla famiglia tendenzialmente ha il titolo di scuola media. I pensionati infine sembrano il gruppo con maggior individui che non hanno finito la scuola dell’obbligo.
BarChart(SITEC,by=RISEC, data=famiglie, beside = TRUE)
## >>> Suggestions
## Plot(SITEC, RISEC) # bubble plot
## BarChart(SITEC, by=RISEC, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(SITEC, fill="steelblue") # steelblue bars
##
##
## Joint and Marginal Frequencies
## ------------------------------
##
## SITEC
## RISEC molto abbastanza poco per niente Sum
## ottime 6 21 8 1 36
## adeguata 38 600 279 55 972
## scarse 12 191 391 95 689
## insufficienti 0 12 24 38 74
## Sum 56 824 702 189 1771
##
##
## Cramer's V: 0.266
##
## Chi-square Test: Chisq = 375.497, df = 9, p-value = 0.000
## >>> Low cell expected frequencies, chi-squared approximation may not be accuratetab1=table(famiglie1$RISEC,famiglie1$SITEC)## Error in table(famiglie1$RISEC, famiglie1$SITEC): oggetto "famiglie1" non trovatoCA(tab1)## Error in CA(tab1): non trovo la funzione "CA"BarChart(ETAMi,by=SALUT, data=famiglie,
main = "ETA - SALUTE ",
values_color='black',
fill=c("cornflowerblue","coral","darkseagreen3","bisque2","deeppink2"),
beside=TRUE,
values_position = "out",
xlab="Eta")
## >>> Suggestions
## Plot(ETAMi, SALUT) # bubble plot
## BarChart(ETAMi, by=SALUT, horiz=TRUE) # horizontal bar chart
## BarChart(ETAMi, fill="steelblue") # steelblue bars
##
##
## Joint and Marginal Frequencies
## ------------------------------
##
## ETAMi
## SALUT minor giovani pri_adulti sec_adulti terza età anziani Sum
## molto 55 159 163 32 3 1 413
## abbastanza 60 281 563 166 45 16 1131
## poco 7 32 84 32 11 5 171
## per niente 1 5 26 8 5 3 48
## Sum 123 477 836 238 64 25 1763
##
##
## Cramer's V: 0.151
##
## Chi-square Test: Chisq = 120.263, df = 15, p-value = 0.000
## >>> Low cell expected frequencies, chi-squared approximation may not be accurateAnalisi multivariata (Tommaso Paoletti)
levels(famiglie$ETAMi)[levels(famiglie$ETAMi)== "0-18"] <- "minor"
levels(famiglie$ETAMi)[levels(famiglie$ETAMi)== "18-24"] <- "giovani"
levels(famiglie$ETAMi)[levels(famiglie$ETAMi)== "25-34"] <- "giovani"
levels(famiglie$ETAMi)[levels(famiglie$ETAMi)== "35-44"] <- "pri_adulti"
levels(famiglie$ETAMi)[levels(famiglie$ETAMi)== "45-54"] <- "pri_adulti"
levels(famiglie$ETAMi)[levels(famiglie$ETAMi)== "55-64"] <- "sec_adulti"
levels(famiglie$ETAMi)[levels(famiglie$ETAMi)== "55-64"] <- "sec_adulti"
levels(famiglie$ETAMi)[levels(famiglie$ETAMi)== "65-74"] <-"terza età"
levels(famiglie$ETAMi)[levels(famiglie$ETAMi)== "75+"] <- "anziani"Per semplificare la visualizzazione grafica delle analisi delle corrispondenze multiple abbiamo deciso di eliminare gli NA da dataset “famiglie” , poichè abbiamo riscontrato che molti giovani non hanno risposto alle domande sulla soddisfazione.
famiglie = na.omit(famiglie)levels(famiglie$RELFAM)[levels(famiglie$RELFAM) == "per niente"] <- 'poco'
levels(famiglie$RELFAM)[levels(famiglie$RELFAM)== "poco"] <- 'poco'
library(FactoMineR)
S_R_P_R = famiglie[,c(match(1, colnames(famiglie) == 'SITEC'),
match(1, colnames(famiglie) == 'REDPRMi'),
match(1, colnames(famiglie) == 'POSIZMi'),
match(1, colnames(famiglie) == 'RISEC'))]
res.mca1 = MCA(S_R_P_R, quali.sup = 3)
Combinando le variabili Situazione economica, principale fonte di reddito, posizione lavorativa e come variabile qualitativa supplementare Risorse economiche, ed applicando la MCA è possibile evincere che coloro che ritengono queste ultime ottime o adeguate sono i dirigenti, i quadri, gli impiegati i quali in prevalenza sono ‘abbastanza’ soddisfatti della propria situazione economica.
Mentre tra coloro che ritengono le proprie risorse scarse rientrano gli operai e i mantenuti dalla famiglia o da redditi patrimoniali, categoria ‘poco’ soddisfatta della situazione economica familiare.
Infine troviamo coloro che sono in pensione, precari o coloro che percepiscono indennita e provvidenze ritengono le proprie risorse insufficienti e non sono per niente soddifatti della loro situazione economica. Per quanto riguarda gli imprenditori, essi sono abbastanza soddisfatti della loro situazione economica nonostante considerino in prevalenza le loro risorse scarse o adeguate.
famiglie = famiglie[famiglie$CONDMi != "non disponibile",]
famiglie = famiglie[famiglie$ATECOMi != "ndis",]
famiglie = famiglie[famiglie$REDPRMi != "ndis",]
S_C_T_R = famiglie[,c(match(1, colnames(famiglie) == 'SESSO'),
match(1, colnames(famiglie) == 'CONDMi'),
match(1, colnames(famiglie) == 'TEMLIB'),
match(1, colnames(famiglie) == 'RELAM'))]
res_mca2 = MCA(S_C_T_R, quali.sup = 4)
# Facendo una multivariata con tempo libero, sesso, condizione lavorativa e con relazioni con amici come variabile supplementare si evince che:
- gli inattivi sono prevalentemente donne ed hanno molto tempo libero e sono molto o abbastanza soddisfatte;
- le persone in cerca di lavoro sono più uomini che donne e vengono caratterizzate da evre poco tempo libero;
- infine gli occupati, a maggioranza maschile, reputano di avere poco tempo libero e elcuni si lamentano di non avere per niente relazioni di amicizia.
A_T_E_S = famiglie[,c(match(1, colnames(famiglie) == 'AMICI'),
match(1, colnames(famiglie) == 'TEMLIB'),
match(1, colnames(famiglie) == 'ETAMi'),
match(1, colnames(famiglie) == 'SESSO'))]
res.mca1 = MCA(A_T_E_S , quali.sup = 1)
Analizzando Amici, Tempo libero e sesso con Età come variabile supplementare, è possibile capire che:
- gli anziani hanno poco tempo libero , vedono amici qualche volta l’anno perchè ne hanno pochi e sono principalmente maschi;
#prova con SALUT
prova2 = famiglie[,c(match(1, colnames(famiglie) == 'SALUT'),
match(1, colnames(famiglie) == 'ETAMi'),
match(1, colnames(famiglie) == 'RISEC'),
match(1, colnames(famiglie) == 'SESSO'))]
res.mca2 = MCA(prova2, quali.sup = 2)
# prova con occupati
prova2 = famiglie[,c(match(1, colnames(famiglie) == 'TEMLIB'),
match(1, colnames(famiglie) == 'AMICI'),
match(1, colnames(famiglie) == 'CONDMi'),
match(1, colnames(famiglie) == 'SESSO'))]
res.mca1 = MCA(prova2, quali.sup = 1)
#prova con RELFAM
prova3 = filtro[,c(match(1, colnames(filtro) == 'RELFAM'),
match(1, colnames(filtro) == 'TEMLIB'),
match(1, colnames(filtro) == 'PARENT'),
match(1, colnames(filtro) == 'TIPNU2'))]## Error in eval(expr, envir, enclos): oggetto "filtro" non trovatores.mca3 = MCA(prova3, quali.sup = 4)## Error in rownames(X): oggetto "prova3" non trovato#plot(res.mca3, xlim = c(-2,2), ylim= c(-2,2))
res.mca4 = MCA(prova3, quali.sup = 4)## Error in rownames(X): oggetto "prova3" non trovatolevels(filtro$RELFAM)[levels(filtro$RELFAM) == "per niente"] <- 'poco' ## Error in levels(filtro$RELFAM)[levels(filtro$RELFAM) == "per niente"] <- "poco": oggetto "filtro" non trovatolevels(filtro$RELFAM)[levels(filtro$RELFAM)== "poco"] <- 'poco' ## Error in levels(filtro$RELFAM)[levels(filtro$RELFAM) == "poco"] <- "poco": oggetto "filtro" non trovatoprova4 = filtro[,c(match(1, colnames(filtro) == 'RELFAM'),
match(1, colnames(filtro) == 'TEMLIB'),
match(1, colnames(filtro) == 'RELAM'),
match(1, colnames(filtro) == 'SALUT'),
match(1, colnames(filtro) == 'VOTOVI'))]## Error in eval(expr, envir, enclos): oggetto "filtro" non trovatores.mca4 = MCA(prova4, quali.sup = 5)## Error in rownames(X): oggetto "prova4" non trovato